Ищем дата-сайентистов, которые буду создавать и улучшать ML-модели для банковских и небанковских сервисов.
Обещаем свободу в своей зоне ответственности и сильное комьюнити, в котором можно учиться. Никто не будет навязывать свои методы, трекать время и контролировать каждое действие.
Читай подробнее на сайте и оставляй резюме к вакансиям:
Data Scientist
ML-разработчик
ML-разработчик (LLM)
⚡ Zeus Новый инструмент экосистемы Pytorch
Глубокое обучение потребляет довольно много энергии.
Например, обучение одного 200B LLM на инстансах AWS p4d потребляет около 11,9 ГВт-ч (источник: CIDR 2024 keynote), это же количество энергии позволяет в одиночку обеспечивать энергией более тысячи домохозяйств в среднем по США в течение года.
📌 Zeus - это инструмент с открытым исходным кодом от Pytorch, для измерения и оптимизации энергопотребления рабочих нагрузок при обучении моделей.
- Cредства измерения энергопотребления графического процессора
- Несколько инструментов оптимизации энергопотребления, которые позволяют найти наилучшие конфигурации ML и/или GPU
Zeus может принести пользу тем, кто хотел бы:
- измерить и оптимизировать затраты на электроэнергию
- снизить тепловыделение GPU (за счет снижения энергопотребления)
▪Github
▪Подробнее
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
Community Day на I’ML 2024: часть докладов доступна бесплатно 🔥
Онлайн-конференция по ML в продакшене I’ML 2024 впервые пройдет 21–22 мая онлайн. На ней будет Community Day — то есть бесплатный доступ к части докладов. Это хороший способ бесплатно поучаствовать в новой конференции, если не готовы купить билет.
В программу Community Day входит мастер-класс по построению RAG-приложения с использованием YaGPT, обсуждение перспектив LLM и 5 докладов. Все эти доклады и активности — для вас!
Общайтесь с коллегами во встроенном чате и переходите в дискуссии напрямую с сайта.
❗️Для участия в Community Day достаточно зарегистрироваться до 22 мая включительно.
А если хотите получить доступ ко всем докладам, используйте промокод MACHINELEARNING
. Он даст скидку на билет «Для частных лиц».
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?
Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/c9KK
Реклама. ООО "Нетология" LatgBakJq
🪄 И снова Google, они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее!
У GEMINI обещают контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o .
У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир».
- Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google: Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet
, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом.
- Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой.
-Новый Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном времени. ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни.
Агенты могут взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали.
- Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео.
Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты.
- Представлен Imagen 3 - самая соверщенная модель Google для генерации изображений.
- Песочница с искусственным интеллектом для преобразования текста в музыку.
- Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в свой поисковик
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models
Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения.
Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели.
▪Почитать подробнее: https://atedm.github.io
▪Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252
Код на подходе.
@ai_machinelearning_big_data
🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o
1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат.
2) Новая модель позволяет генерировать шрифты.
3) Поддерживает 3d-рендеринг.
4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь.
5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста.
А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке.
Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа.
@ai_machinelearning_big_data
🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI
LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов.
Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU.
Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только.
Запуск LocalAI с помощью Docker:
— docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu
При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12):
— docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11
🖥 GitHub
🟡 Страничка LocalAI
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления
MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа.
MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории.
Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО!
Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot.
Она появится уже сегодня в виде приложения для пк.
GPT-4 Omni будет понимать эмоции и тон голоса.
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ Lory — полностью дифференцируемая Mixture-of-Experts (MoE) для предварительного обучения авторегрессионной языковой модели
На днях исследователи из Принстона и MetaAI представили Lory — первое в своём роде решение, которое позволяет масштабировать MoE-архитектуры для предварительного обучения авторегрессионных языковых моделей.
В Lory реализованы 2 ключевые технологии:
(1) — стратегия маршрутизации причинных сегментов, которая обеспечивает высокую эффективность операций объединения экспертов при сохранении авторегрессивной природы языковых моделей
(2) — метод группировки данных на основе сходства, который стимулирует специализацию "экспертов" путем группировки похожих документов в обучающих выборках
Результаты экспериментов с Lory показывают значительный прирост производительности по сравнению с обычными MoE-моделями.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
🌟 LibreChat — улучшенный свободный клон ChatGPT
LibreChat — open-source клон ChatGPT:
— предоставляет удобный API
— работает с Groq, GPT-4 Vision, Mistral, Bing, Anthropic, OpenRouter, Vertex AI, Gemini и другими моделями
— можно запустить полностью локально
Запуск локально:
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env
docker compose up -d
Это круто!
ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ Continue — open-source расширение для VS Code и продуктов JetBrains для удобного внедрения AI-чатботов в свои рабочие процессы
Continue помогает очень удобно организовать использование AI в таких рабочих задачах как:
— Объяснение отдельных мест кода
— Автодополнение, рефакторинг функций
— Получение ответов на вопросы о своей кодовой базе
— Быстрое использование документации (и просто отдельных файлов) в качестве контекста
— Быстрый запуск действий с помощью /
-команд
— Мгновенное объяснение ошибок прямо в терминале
Continue позволяет использовать подходящую LLM для работы, будь то открытый или закрытый исходный код, локальная или удаленная работа, использование чата или автозаполнения.
Можно очень гибко настроить расширение в соответствии с существующими рабочими процессами.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ Lobe Chat — open-source фреймворк ChatGPT/LLM
Поддерживает синтез речи, разные режимы и расширяемую (вызов функций) систему плагинов.
Позволяет реализовать развертывание в один клик частного чат-приложения OpenAI ChatGPT/Claude/Gemini/Groq/Ollama.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
⭐️ PaliGemma by Google is out! A family of 116 new models.
Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀
Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!
PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.
SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.
Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.
▪Блог: https://hf.co/blog/paligemma
▪Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
▪Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma
@ai_machinelearning_big_data
🌟 Tabby — локальный аналог Copilot
Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.
Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса
Быстрый старт с Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее)
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
@ai_machinelearning_big_data
🖥 А вот и ответный удар от Google
Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI.
https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk
@ai_machinelearning_big_data
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅
Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться. Показатель ELO (ось y)
- это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене.Дата публикации (по оси x)
соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично.
Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации.
https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo
@ai_machinelearning_big_data
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 Omni и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения.
А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai.
А если интерсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o
@ai_machinelearning_big_data
🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить и понимать эмоции. Делает паузы, если вы спросите ее что-то.
Модель практически невозможно отличить от живого человека.
@ai_machinelearning_big_data
🖥 Началась трансляция OpenAI Spring Update, смотрим:
https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw
@ai_machinelearning_big_data
🔥 DocsGPT — open-source AI-помощник для работы с документами и не только
DocsGPT — это функциональное решение на базе LLM и GPT с открытым исходным кодом, которое упрощает процесс поиска информации в документации.
Благодаря интеграции мощных LLM можно задавать вопросы по документации и различным текстам и получать точные ответы.
Модели на Hugging Face:
🟡 Docsgpt-7b-mistral — требует 1×A10G GPU
🟡 Docsgpt-14b — требует 2×A10 GPU
🟡 Docsgpt-40b-falcon — требует 8×A10G GPU
🖥 GitHub
#llm #gpt
@ai_machinelearning_big_data